Fachexpertise Analyse von strukturierten Daten und Graphen

Strukturierte Daten und graphbasierte Modelle bilden eine zentrale Grundlage dafür, wissenschaftliche Sammlungsdaten langfristig nutzbar, interpretierbar und vernetzbar zu machen. Sie ermöglichen es, heterogene Informationen konsistent zu dokumentieren, Beziehungen zwischen Objekten sichtbar zu machen und Sammlungen nachhaltig in digitale Forschungsprozesse einzubinden.

Die Fachexpertise Analyse von strukturierten Daten und Graphen unterstützt wissenschaftliche Universitätssammlungen dabei, ihre Datenbestände zu strukturieren, zu modellieren und mithilfe graphbasierter Methoden auszuwerten. Durch die Verbindung von objektspezifischen Informationen, spezifischen Sammlungsdaten – wie Provenienzdaten, Konservierungs- und Restaurierungsdaten oder ethisch-rechtlichen Aspekten – sowie zusätzlichem Kontextwissen können in vernetzten Datenmodellen komplexe Zusammenhänge sichtbar und neue Forschungsfragen möglich werden.

Vor diesem Hintergrund liegt ein Schwerpunkt auf der engen Zusammenarbeit mit der Fachexpertise Konservierungs- und Restaurierungsdokumentation. Unter Berücksichtigung von Anwendungsfällen aus der Restaurierungspraxis entwickeln die Fachexpertisen unter anderem das modulare BeratungsCamp Arbeiten mit strukturierten Daten und WissKI-How-to-Tutorials. Außerdem wirken sie an der Weiterentwicklung der Lernzielmatrix zum Forschungsdatenmanagement mit, insbesondere im Bereich Ontologien und semantische Modellierung.

Darüber hinaus berät und schult die Fachexpertise bei Bedarf zu Datenmodellierung, Linked Open Data, Ontologien, zur Wissenschaftlichen Kommunikationsinfrastruktur WissKI sowie zu Analyse- und Visualisierungsmethoden, die Sammlungen dabei unterstützen, ihre Daten FAIR und nachhaltig nutzbar zu machen. Die Formate orientieren sich an Anforderungen aus der Praxis und an realen Anwendungsfällen aus dem Sammlungsalltag, um grundlegende Datenkompetenzen in den Bereichen strukturierte Daten und Graphen zu vermitteln.

Als methodische Querschnittsexpertise ist die Fachexpertise zudem in der Data Science Community und der NFDI Sektion Training und Education (EduTrain) aktiv eingebunden und beteiligt sich am Update des Train-the-Trainer-Konzepts zum Forschungsdatenmanagement mit einem Schwerpunkt auf Linked Open Data und Ontologien, um datenbezogene Kompetenzen nachhaltig zu stärken.

Ein wichtiger methodischer Impuls für die Arbeit der Fachexpertise ergibt sich aus den kulturwissenschaftlich informierten, explorativen Datenanalysen großer Datenmengen von Lev Manovich. Seine Ansätze zeigen, wie visuelle, explorative und kontextualisierende Perspektiven zusammenwirken können, um Muster, Beziehungen und kulturelle Kontexte in Sammlungsdaten sichtbar zu machen. Diese Verbindung unterschiedlicher analytischer Zugänge ist auch für wissenschaftliche Sammlungen zentral, da sie Wege eröffnet, strukturierte Daten und wissensgraphbasierte Modelle methodisch weiterzudenken und zu ergänzen.

Für den praktischen Einstieg verweist die Fachexpertise auf eine Übersicht empfohlener Werkzeuge zur explorativen Datenanalyse und Visualisierung, die leicht zugänglich sind und grundlegende Datenkompetenzen im Umgang mit strukturierten Daten und Graphen unterstützen.

Ziel der Fachexpertise ist es, Sammlungen darin zu befähigen, ihre Daten als vernetzte Forschungsressourcen zu nutzen, komplexe Beziehungen sichtbar zu machen und innovative Analysewege für Forschung, Lehre und digitale Wissensinfrastrukturen zu eröffnen.

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